Programa do Curso

Introdução a ChatGPT for Data Science and Analytics

  • O que é o ChatGPT e como funciona?
  • Visão geral do papel de ChatGPT na ciência e análise de dados

Exploração de dados com ChatGPT

  • Utilização de ChatGPT para análise exploratória de dados
  • Fazer perguntas em linguagem natural a ChatGPT para obter informações sobre os dados
  • Ajudar na limpeza e pré-processamento de dados com ChatGPT

Geração de insights com ChatGPT

  • Utilizar ChatGPT para descobrir padrões e tendências nos dados
  • Tirar partido de ChatGPT para a engenharia e seleção de características
  • Ajudar na geração e teste de hipóteses com ChatGPT

ChatGPT para Modelação Preditiva

  • Incorporação de ChatGPT em fluxos de trabalho de modelação preditiva
  • Geração de previsões e prognósticos com ChatGPT
  • Ajudar na seleção e avaliação de modelos utilizando ChatGPT

ChatGPT para Natural Language Processing (NLP)

  • Utilização de ChatGPT para análise de texto e análise de sentimentos
  • Extração de informações significativas de dados de texto não estruturados
  • Incorporação de ChatGPT em pipelines e aplicações de PNL

Melhores práticas para ChatGPT em Data Science e análise

  • Afinação fina ChatGPT para tarefas específicas de ciência de dados
  • Abordar considerações de parcialidade e equidade na análise assistida por IA
  • Monitorizar e avaliar ChatGPT o desempenho e os resultados

Utilização ética do ChatGPT em Data Science e análise

  • Garantir a utilização responsável e transparente da IA na ciência dos dados
  • Atenuar os riscos e os desafios éticos associados à ChatGPT
  • Compreender as considerações éticas na implantação de modelos de IA alimentados por ChatGPT

Tendências e desenvolvimentos futuros

  • Explorar os avanços em ChatGPT e na ciência dos dados
  • Implicações da IA no futuro da análise de dados
  • Oportunidades de inovação e crescimento com ChatGPT na ciência e análise de dados

Resumo e próximas etapas

Requisitos

  • Experiência básica em informática
  • Familiaridade com conceitos e ferramentas de ciência de dados

Público

  • Cientistas de dados
  • Analistas de dados
  • Business analistas
  • Engenheiros de dados
  14 horas
 

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